[每天读本书]《为什么》如何洞察事物间的因果关系

珀尔教授一生致力于因果关系科学及其在人工智能领域的应用。这门科学的普及是他一生思想的沉淀。其中，他用简单的语言介绍了因果推断的理论建构，每一段都充满了他对因果关系科学的热情。珀尔教授不仅做得很好，而且坚持追求真理，深入反思自己，勇敢地解释思想。在这种积累术语和名利的学术氛围中，珀尔教授的孤独形象尤其有意义。

为什么要写这本书？在此之前，珀尔教授出版了三个因果关系科学专业，读者仅限于数据分析或人工智能研究人员，影响范围非常窄。这本书是这些专门的科普版本，面向更广泛的读者，专注于解释思想，而不是局限于数学细节。对于那些渴望理解因果关系推断的人来说，它不仅是因果关系科学的入门书，也是一部关于这一知识从萌芽到蓬勃发展的简短历史，包括对当前人工智能发展现状的反思和对未来人工智能发展方向的探索。正如作者所期待的，因果革命将给人们带来更深入的理解。

权威统计学家曾说：传统统统计学教育禁忌讨论因果关系，……我从未见过一种关于因果关系的数学语言，也从未从来没有发现过它的好处。在这方面，珀尔在这本书中的讨论和评论是一种很好的药物。我很惭愧，在北京大学教授概率统计、机器学习、贝叶斯数据分析等与人工智能相关的课程时，我从未谈论过因果关系科学，也从未主动突破这一因果禁忌。

这部关于因果关系科学的科普作品，就像为我们打开了一扇窗户，让我们看到了一个更广阔的世界。作者甚至认为，这本书比珀尔的三个因果关系科学更专注，理论斗争的背景，学术江湖的怨恨，生活沧桑的愤世嫉俗，教学的痛苦，黎明的黎明……都是作者在这本书里讲的。对读者来说，读这本书就像经历一次冒险。整个过程充满了惊喜和兴奋，失落和无限的憧憬。

珀尔的《为什么》是作者所知道的唯一一部关于因果关系科学的科普作品。作者简单地向读者展示了因果关系科学的理论框架及其发展背景。值得一提的是，那些曾经令人困惑的悖论，作为经典统计学中未解之谜，最终通过因果关系分析看到了太阳，笼罩在其中的雾也消失了。出来后，因果推断是如此自然，好像一切都应该是这样。对于每一个想了解因果关系科学的读者来说，以为什么为起点意味着你走上了一条捷径。在理解这本书的基础上，阅读因果关系科学的专业作品，你将获得更多。

虽然以科普读物为定位，但作者仍雄心勃勃地将这本书的英文书名确定为The Book of Why....The Book of……书名作品大多在某一领域意义重大。比如《易经》的英文书名，《诗经》的英文译名。The Book of Songs)这样一本重量级的科普书籍，即使对于一个专门从事人工智能或机器学习的学者来说，如果他以前从未接触过因果推断，他可能无法完全掌握书中的内容，所以这本书对于没有专业背景的普通读者来说是可以想象的。对于没有概率统计基础的读者，作者的阅读建议是省略数学细节，注重内容的粗心大意；对于有一定概率统计基础的读者，作者认为他们不能放弃文本中的数学本质。这本书中的数学公式并不多，只是为了证明它。

今天，当每个人都接触到人工智能时，各种各样的理论和思想都充满了媒体，压倒性的科技快餐也令人不知所措。昨天刚刚得到一个突破，今天我听说一场革命，人们逐渐失去了好坏信息的方向。约翰，1971年图灵奖得主和人工智能概念的提出者·麦卡锡教授曾经说过：那些不符合数学的人说八道。按照这个标准，标准，今天的人工智能理论有多少是真正有价值的？珀尔教授在这本新书中提出的因果关系视角是一条清晰的溪流。古人说：博学、审问、仔细思考、区分和实践。这句话符合这本书的精神，并鼓励读者。

注：以上节选自推荐序。

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原作名：The Book of Why : The New Science of Cause and Effect
作者:[美] 朱迪亚·达纳纳尔 / / [美]·麦肯齐
译者:江生 / 于华
评分：8.7

这是一部关于因果关系的科普作品。本科学通过用数学语言表达看似合理的因果知识，将其与经验数据相结合，回答具有实际价值的因果问题。作者简单地展示了因果关系科学的理论框架及其发展背景。

作者认为，我们今天熟悉的大多数机器学习技术都是基于相关关系，而不是因果关系。为了实现强大的人工智能，甚至将智能机器转化为道德意识的有机体，我们必须让机器学会问为什么，也就是说，让机器学习因果推理，理解因果关系。